34招精通商业智能数据分析:Power BI和Tableau进阶实战
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序一

承蒙雷元抬爱,通过朋友找到我,让我为他的大作写一篇序。对此我诚惶诚恐,因为我已经很久不专注在技术上,对于本书提到的专业点,尤其是Tableau,我知之不多。不过谈到自助型商业智能,这是我们一直以来所倡导和推进的。对此,我或者可以抛砖引玉一下。

2019年8月29日,在上海举行的WAIC2019世界人工智能大会以“智联世界无限可能”为主题,向业界展示了当今人工智能的进展和对未来的展望。对此,虽然绝大部分人和公司都在热烈地讨论人工智能的发展,不过我想向大家说明,目前在业界,人工智能的发展还在非常初期的阶段。在我所能触及的客户中,真正开始尝试将人工智能融入日常业务的不及5%,而这5%只限于这些公司中的部分业务单元。剩下95%的公司还没有尝试人工智能,甚至还未触碰我们本书提及的商业智能(BI)。如果用一句话来描述当下局势,就是“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。

取势、明道、优术,为中国古代哲学指导做事的三个不同层级。在所有的商业公司苦苦追寻最佳商业决策时,他们都需要将重点放在这三个层面上。在取势层面,雷元在文中提及了巴菲特的“滚雪球”理论。其中最重要的一点就是选定正确的“价值”方向,从而顺势而上,达到事半功倍的效果。这个观点诚然离不开公司领导人的高瞻远瞩和独特眼光,同时也需要以他们从所能触及的信息中做出的判断作为基础。在明道层面,公司就是要依据“势”,明确自己的战略和方向。这里面涉及大量的对业态、竞争、研发、人力资源等方方面面的信息的收集,与之后的专业判断和处理。优术,则是让战略变成战术,变成日复一日的决策的积累。而这一项就落到了公司具体操作层面。而处于这个层面的人员,他们如何理解战略,如何理解数据背后的洞察,则成了企业是否能够高效运作,甚至快速转型为“数字化,智能化”企业的关键。

根据我的经验,目前行业的实际情况是:40%以上的企业还未开始在数据层面下功夫。大部分企业内部的数据整合还竖着一根根“烟囱”,“部门墙”现象严重,数据孤岛林立。作为部门的领导人,他们往往从不同的系统,不同的人得到不同的数据或者洞见。由此可得,若是想要从这些报告中做出判断,非常具有挑战性。随着商业环境的发展愈加快速,客户的需求变化更不容易被捕获。越来越多的企业下定决心打通企业的数据孤岛,打开“商业智能化”的大门。

要实现这个目的公司需要花大价钱,购买不菲的软件,并且聘请实施公司来实施一套优化的商业智能解决方案。但是,并不是每个项目都能成功。在“这些不幸的案例中”,都有一个非常一致的失败点:未充分地使商业智能深入企业的日常运用(员工层次)中。具体来讲,咨询公司的知识转移仅仅涉及了公司的IT部门,却遗漏了业务部门。如果一家企业的IT部门不能对业务有充分的理解或者这家企业的IT部门对业务的知识转化不够成熟,那么这家企业的商业智能也就不幸地只能到此为止了。所以,自助型BI应运而生。在实施商业智能项目时,如何让参与企业日常运营的同事,能够掌握尽可能简单的IT语言和工具,在搭建的商业智能平台上,从大量的数据中搜寻洞见,成为各家商业智能厂商的重中之重。

所幸的是,雷元,一位令人尊重的布道者,他花了大量的时间在不同的厂商平台上进行学习,比较并尝试技术的实现。在本书中,他将日常工作中常用的场景进行了非常细致的分析,同时也提供了专业的商业术语,仅为大家能掌握自助型BI工具的使用方法。

正如本书所说,Power BI和Tableau在自助型BI领域中处于领先的位置。这与这两家公司的起步和发展理念密切相关。本书可以作为企业选择自助型BI平台的指导。企业的选型项目组可以细细品读此书,再利用书中说到的软件版本,进行第一手的操作体验,依据本企业的特色,判断并选择适合自己的产品。不管如何,选择了这两家中任何一家公司的产品,都可以算是非常具有前瞻性的。

本书同时针对日常工作人员在不同商业场景下,如何解决不同的问题进行了详细的讲解(包括图例和公式)。不论是企业的IT人员,还是业务人员,甚至企业的高层管理者,都可以卷起袖子,跟着书中的执行步骤,并利用企业本身的数据进行专业分析,从而使企业的战略及战术切实落地!

最后,预祝还在数据海洋里颠簸和探索的各位读者,能够一步步地探索、理解、判断、总结并形成自己或公司的体系和风格,在商业竞争中拔得头筹!

OwenTang,唐安策

微软高级销售总监